Thèse : Gestion dynamique et robuste des qualifications en industrie 4.0

Avec l’accélération des marchés servis par la micro/nano électronique européenne, et le passage aux futurs standards de l’Industrie 4.0, les usines de fabrication des composants électroniques vont devoir évoluer en termes de flexibilité et d’agilité. Pour pouvoir capturer rapidement des marchés émergents et répondre correctement à leur demande, à la fois en termes de volume mais aussi de qualité, les usines intelligentes du futur vont devoir faire évoluer considérablement leurs systèmes de gestion et s’intégrer de façon transparente à la chaîne logistique globale. Pour répondre à cet enjeu majeur, cette thèse va s’attacher au traitement des aspects concernant la gestion anticipative des ressources.

L’objectif de la thèse est de développer les méthodologies et les outils d’aide à la décision permettant de compenser la faible visibilité et la forte variabilité de la demande produit. La configuration des parcs équipements des différents ateliers de production est aujourd’hui gérée en fonction du plan de charge court terme. Jusqu’ici la méthode fonctionne car les évolutions du mix technologique ont été relativement lentes. Néanmoins, les évènements récents (pics soudains et non anticipés) ont clairement démontré la nécessité de développer une approche cohérente pour la qualification des parcs équipements.

Cette thèse vise à développer l’approche proposée dans des travaux précédents entre STMicroelectronics et l’EMSE en y intégrant les aspects anticipation et robustesse des prévisions de la demande. Les travaux relèveront par conséquent de la programmation stochastique et/ou de la programmation robuste. Il s’agira de proposer une méthode et un outil pour la gestion des qualifications sur l’ensemble des ateliers de Crolles300.